人工智能技术应用人才培养简介（专业代码：510209）

培养目标

本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，适应经济发展和社会进步需要的人工智能应用型专业技术人才。毕业生能系统地熟悉本专业的基础理论、基本技能，掌握基本的人工智能专业相关课程的基本理论，掌握相关计算机编程软件和编程语言，主要包括java、python等。能够在企事业单位从事人工智能应用专业相关的数据处理、数据分析、图像处理、工业检测、智能设备等的开发、维护及管理工作的高素质应用型技术人才。

主要课程

（1）python语言程序设计：《python语言程序设计》课程是一门基础课，入门课程，适合于没有接触过任何编程语言的同学。本课程的教学目标是通过12周的学习，了解程序设计的基本方法、掌握python语言基本语法。学习完此门课程，同学们将会设计简单程序，轻松编写百余行代码，为进一步学习python高阶知识和技能打下坚实基础。学习完此门课程，同学们将构建计算思维，人人要具有初步思考与解决实际问题的编程能力。

（2）数据结构与算法：《数据结构与算法》是软件工程本科专业的专业基础课程。课程的主要目的是使学生掌握数据结构与算法的基础理论和基本方法，提高学生对各种数据结构与算法的程序设计能力，以及提高学生对数据结构与算法的实际运用能力。课程主要内容包括线性表、栈和队列、二叉树、树、图、内排序、文件管理和外排序、检索、索引技术和分析技术。课程既包括基础概念、基本方法的理论学习，也包括数据结构与算法的c++语言实现，理论与和实践并重。

（3）计算机视觉及应用：计算机视觉旨在拓宽学生的专业和学术视野，引导学生了解掌握计算机视觉领域基础知识和热点方向，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。计算机视觉是一门研究用计算机来实现人类视觉功能的学科，其研究目标是使得计算机能够对目标进行分割、分类、识别、检测、跟踪和决策等。计算机视觉是人工智能领域的重要领域，在工业界有广泛的应用前景，也是科学研究中的一个富有挑战性的研究方向，它包含领域广，综合性强，涉及图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多门学科。通过本课程的学习，使学生了解计算机视觉的发展和应用，掌握学科基础知识和经典算法，培养分析解决相关问题的能力，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。

（4）机器学习及应用：《机器学习与应用》课程提供机器学习的入门基础讲解，让学生能够较为全面地了解机器学习这门学科的各类问题和方法论，主要包括监督学习、无监督学习和数据降维的主要学习算法。此外，本课程强调学生的动手能力，要求学生通过编程练习和典型应用实例加深理解，同时对机器学习的一般理论，如计算学习理论、采样理论等有所了解。要求学生具备基本编程基础，熟悉matlab或python编程语言。

（5）深度学习及应用：本课程将全面的介绍近年发展起来的基于神经网络的深度学习技术的基本概念，主要结构，核心方法和关键应用。主要内容包括:机器学习和神经网络的基本概念和算法，深度学习的主流结构及多种不同的激活函数，深度学习的实用算法细节，深度学习的应用例子。

主要实训项目

计算机组装维护实训、电工电子技术实训、操作系统及网络实训、数据库及数据分析实训、人工智能技术实训、生产实习、顶岗实习（含毕业设计）

发展岗位